气象条件与手足口病发病情况的反向传播神经网络模型构建

来源：疾病监测杂志2018年第12期北京时间：

作者：姜璎慈,李颖

摘要：目的运用气象信息和手足口病发病数，构建反向传播神经网络（BPNN）模型，并评价拟合效果，探讨手足口病发病与气象因素的关系。方法收集并按周整理2014 — 2017年上海市长宁区的气象信息和手足口病的发病资料，应用SPSS 13.0统计软件进行Spearman相关分析，用Matlab 7.0软件包中的神经网络工具箱，构建BPNN模型，运用平均误差率（MER）、决定系数（ R2）评价拟合效果，运用2017年的手足口病实际发病数检验模型。结果手足口病的周发病数与本周的平均气温、最高气温、最低气温、累计降水量、平均相对湿度、最小相对湿度、平均风速呈正相关（P＜0.05），与平均气压呈负相关（r＝ –0.527，P＜0.001）。 与前一周的平均气温、最高气温、最低气温、累计降水量、平均相对湿度、最小相对湿度、平均风速呈正相关（P＜0.05），与平均气压呈负相关（r＝ –0.522，P＜0.001）。 利用前一周气象因素拟合的模型效果（MER＝19.0%，R2＝0.895）略优于利用同周气象因素拟合的模型（MER＝20.2%，R2＝0.894）；2017年气象数据验证模型，预测值和实际值的绝对误差在0 ~ 9之间，平均值为2.52。结论手足口病BPNN预测模型适用于上海市长宁区手足口病发病数的预测。

关键词：手足口病, 气象因素, 神经网络模型